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| 內容簡介： |
近几年，“大数据”变成了香饽饽，是各大企业、公司、媒体甚至是学者都津津乐道的东西。他们说着自己的见解和理论，但唯一相同的观点就是——大数据时代对人类有着至关重要的影响，甚至即将成为改变未来社会的重要力量。随着技术的革新，我们已经总结和掌握了一些大数据思维，而这些思维背后潜藏着巨大的商业启发，值得我们去详深入认知和熟练运用。
紧贴时代潮流和热点关注，意在用最实用，最具探索性的知识来想读者讲解如何运用大数据思维提升自我改变生活。
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| 關於作者： |
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杨倩，毕业于哈尔滨师范大学汉语言文学专业，专业从事图书出版工作多年，在经济学、互联网营销等领域的研究颇有心得，著有《挖掘手机上的金矿——玩微信微博赚大钱》等图书。
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| 目錄：
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前言 1
第一章 大数据是一场革命 001
1 定律思维 ＼ 002
2 集合思维 ＼ 008
3 创新思维 ＼ 011
4 转型思维 ＼ 013
5 战略思维 ＼ 017
第二章 应对传统模式的大数据思维 021
6 扩散思维 ＼ 022
7 颠覆思维 ＼ 024
8 量变思维 ＼ 027
9 优劣思维 ＼ 029
10 冲击思维 ＼ 031
第三章 新数据时代的新思维 035
11 幂律思维 ＼ 036
12 效率思维 ＼ 038
13邮件思维 ＼ 041
14定位思维 ＼ 043
15 逆向思维 ＼ 047
第四章 大数据能量的积累与爆发 051
16 关联思维 ＼ 052
17 双刃思维 ＼ 054
18 价值思维 ＼ 057
第五章 大数据引导的商业变革 061
19知识思维 ＼ 062
20变革思维 ＼ 064
21 生产思维 ＼ 068
22自动化思维 ＼ 071
23 导向思维 ＼ 074
第六章 大数据的营销策略 079
24 测量思维 ＼ 080
25 谈判思维 ＼ 084
26 预算思维 ＼ 087
27 选定思维 ＼ 093
第七章 教育、教学正在大数据化 097
28 院校思维 ＼ 098
29 教学思维 ＼ 101
30 教育思维 ＼ 105
第八章 以大数据进行高效管理 107
31 安全思维 ＼ 108
32 公平思维 ＼ 110
33 真实思维 ＼ 113
第九章 大数据的全方位力量 117
34 渗透思维 ＼ 118
35 隐私思维 ＼ 123
36 监督思维 ＼ 128
37 管理思维 ＼ 132
38 节流思维 ＼ 140
第十章 更加透明的大数据时代 143
39 俘虏思维 ＼ 144
40 调控思维 ＼ 150
41 顺风车思维 ＼ 153
42 公众思维 ＼ 161
43 平衡思维 ＼ 166
第十一章 在竞争的环境中运用大数据 171
44 竞争思维 ＼ 172
45 优势思维 ＼ 175
46 阶段思维 ＼ 183
第十二章 大数据民主——不仅是说说而已 189
47 民主思维 ＼ 190
48 透明化思维 ＼ 195
49 大众思维 ＼ 199
50 保值思维 ＼ 202
结语 未来正在发生 207
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| 內容試閱：
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第一章
大数据是一场革命
1定律思维
大数据中潜伏着很多潜在的规律，只有找到这些规律，大数据才有价值。建设新数据时代和平台的必要手段，就是通过积累数据，预测提升服务和管理水平来实现。
此前，在大数据中，有两个较为突出的定律：一秒定律或秒级定律和摩尔定律。
什么叫一秒定律或秒级定律呢？指的是对处理速度有要求，一般要在秒级时间给出准确的分析结果。如果时间过长，就会失去原有的“一秒定律或秒级定律”的价值。也正是这个速度要求，才区分出大数据挖掘技术和传统的数据挖掘技术的不同。
那什么叫摩尔定律呢？指的是简单地评估出半导体技术进展的经验法则，其重要的意义是对于长期来说的，IC制程技术是以一直线的方式向前推展，使得IC产品能持续降低成本，增加功能和提升性能。
1998年，台湾积体电路制造公司董事长张忠谋曾说过：摩尔定律在过去30年是非常有效的，在未来10～15年也依然适用。但很快，就有新的研究结果推翻了他的言论。研究发现，摩尔定律的时代将会结束。由于研究和实验室的成本需求非常高昂，而有财力投资在创建和维护芯片工厂的企业少之又少。再加上，制程越来越接近半导体的物理极限，将很难再缩小化。
大数据时代正在聚集改变的能量，其定律也在发生着一定的变化。社科院世界经济与政治研究所副所长何帆在一次讲座中，曾说过这样的话：
大数据时代，人们更要重视统计学。比如说，随着大数据时代的来临，人们开始重视大数据，要重视统计学。可当数据变得足够强大后，人们突然发现，社会上的一切现象都是有一定的统计规律的。它无法像物理学可以准确地描述出前后的因果关系，而只是一个统计的规律。关于这点，有人就玩笑似的说过：只要统计学学好了，再去学别的都战无不胜，因为社会上的一切现象都有一个统计规律。
与此同时，有人就觉得疑问：为什么要强调统计学呢？那是因为人们在认知能力中，统计思维算是最差劲的。要知道，人的大脑中有一些功能比较优良，甚至超过人们自身的想象，比如人们的语言能力。著名的语言学家乔姆斯基就曾经说过：“语言不是你学来的，而是你天生就会的。要是从一出生，开始学语言的话，那是根本学不会的。事实上，一个人在出生的时候，大脑中就已经预装了一套操作系统，那就是语言的操作系统。因此可以说，语言是人们天生就会的。再比如，人们察言观色的能力，也是天生就会的，但有一些是人们不会或不愿意学的。”
诺贝尔经济学的美国心理学家丹尼尔卡尼曼写过一本书，书名是《思考，快与慢》。在这本书中，有这样的言论，大致意思是说：人有很多思维都是靠直觉的快思维，这是人们经过数百年、千年慢慢演化而来的，最终被留下和被记忆的直接感受，就是所谓的第六感觉。举个例子：当一个人在深夜行走时，会敏锐地察觉到周边的变化。一旦感受到危险或不安的情绪时，就会立即逃跑，甚至大喊大叫。而与此同时，人的大脑之中还有另外一套操作系统，是用来做逻辑推理以及进行统计分析的，只是这个系统不怎么完善。于是，人们天生就缺乏逻辑推理能力和统计思维能力。
所以，在大数据飞速发展的今天，人们应该锻炼自己的逻辑推理能力和统计思维能力！
为什么大数据变成了一个最热门的词汇？能够让大数据变成一个热门词汇，主要的原因有两个。
第一个原因是，由于IT革命后，人们有了处理数据的多方面能力，有对计算机数据的处理能力、对计算机的存储能力以及对计算机的计算的能力，等等。再加上，人类储存信息量的增长速度要比世界经济增长的速度快四倍（这仅仅是在金融危机爆发之前的世界经济增长的速度）。而计算机数据处理能力的增长速度，要比世界经济增长的速度快九倍。
第二个原因是，社会上的一切现象以及企业的发展，能够被数据化的东西越来越多。在最早时，仅仅是数字可以被数据化，于是就有了阿拉伯的计数，后来又出现了二进位，再后来人们发现文字也可以处理成数据，于是又发现图像也可以处理成数据。比如，有人要去旅行，但是不知道要去的地方的具体位置和周边的信息，那就可以利用搜索引擎搜索；当人们在与微信中的朋友聊天，用微博分享一天的见闻……就已经被数据化了。因此，这就是为什么现在要谈大数据时代，那是因为大数据能够处理和分析的东西太多了，多到人们无可预计。
社科院世界经济与政治研究所副所长何帆说：“当你能够被数据化的东西越来越多，当你能够拿到的数据越来越多时，就跟原来不一样了。原来的统计学得有一个抽样，因为你不可能拿到整体，因为整体太多了，而且无法去计算。而现在，当存储能力无限扩大，处理数据的计算能力不断进步，致使现在我们所处理的往往不是一个样本数据，而是一个整体的数据。”
不仅如此，何帆还总结出了大数据的三个规律：第一个规律是知其然而不必知其所以然，外行打败内行；第二个规律是彻底的价格歧视，商家比你更了解你自己；第三个规律是打破专家的信息优势，病人给医生解惑。
关于第一个规律，他先举了一个葡萄酒的案例—如何品葡萄酒。
在以往，靠品酒方面的专家拿起葡萄酒时，会先闻一闻，准确说出酒的什么味道、富有什么样的香味。接着，品酒专家会看是不是挂杯。最后，他会准确地说出：葡萄酒的产地，大约是什么年份的。但是，当品酒师在品新酒的时候，由于葡萄酒真正的品质还没有形成，因此，他的鉴定是不那么准确的。此外，当一个品酒师的声誉越来越高的时候，由于要顾及自己声誉和名望，所以在大多情况下，他不敢做大胆的推测和判断。
在普林斯顿大学，有一位经济学家很喜欢收藏葡萄酒。有一天，他想试试自己能不能预测出某年某地的葡萄酒品质如何，于是，他就去查找大量的数据，经过分析和研究后得出一个秘诀—葡萄酒的品质与冬天的降雨量、收获季节的降雨量、生长期的平均气温、土壤的成分等因素有关。1989年，葡萄酒的新酒刚刚下来，他就大胆预测：今年的葡萄酒是世纪佳酿。在1990年，他又大胆地预测出：今年的葡萄酒比1989年的好。要知道，一般的品酒师都不敢如此判断，但他却如此大胆，因而着实为自己带来了一些非议。不过事实证明，他说的完全正确！
有句话叫：要知其然，还要知其所以然。但是在大数据时代，人们可以知其然，却不一定非要知其所以然。如果你去问普林斯顿大学的教授：为什么说这个酒好？这个酒到底有什么香味？酒回甘是什么？他未必会说得很清楚。但是他能够知其然，所以才能够大胆地做判断。这是为什么呢？这或许是人们以往的认知里，执意去要寻找一些线性的、双边的直接因果关系，而忽略了其他方面的东西。而人们忽略的方面，恰恰又是最需要的。事实告诉人们：万物之间的联系比人们想象中的要复杂得多，它可能是非线性的，也可能是多元化的。所以说，出问题的不是大数据，而是人们原来的认知模式。那么，在这个时候，人们怎么办呢？最佳的办法，就是退而求其次，要先去寻找相关关系，再去找是否有因果关系。
第二个规律，是彻底的价格歧视。商家比你更了解你自己，他也有着自己的见解。比如说，一个机构是专门做信用卡的刷卡记录的，当他们积累了大量的数据后，经过分析和处理，就会找到很多规律。再比如，一个人的离婚与否，和信用卡上的还款记录以及驾驶车辆出车祸的概率有一定关系。这还真是个奇怪的规律。在大数据时代，比较有名的规律就是：尿布和啤酒的销售量有一定的关系。啤酒和尿布怎么会联系在一起？市场调查人员经过一番调查后才发现：原来当有新生儿出世后，买尿布的这个任务就给新爸爸了。尽管新生的宝贝出世以后，爸爸亲手照顾孩子的机会并不多，但他也有一种自豪感。在去买尿布的时候，为了庆祝，他会顺手去买啤酒。如果店家在尿布货架的旁边直接摆上啤酒，啤酒的销量就会提高；专门卖母婴用品的部门会搜集一些顾客的信息，然后分析研究得出一些结论。比如，一位女性大约在什么时间段会怀孕，她可能会买更多的母婴用品以及一些营养品，甚至会购买一些没有香味的洗发剂，最后预测出潜在的客户到底在哪里。
可以说，在大数据时代，一切预测和分析都动摇了人们以往的方法论。原来经济学里说过，商家不能搞价格歧视。这不是从道义上来说，而是因为，在过去，商家很难对不同的顾客进行价格歧视，所以要制定统一的价格。不过，这是过去的规律，在大数据的时代，这个规律被彻底颠覆。在大数据的时代，商家可以针对每一个个体的消费者定价，因为他比消费者更了解消费者自身的行为。比如说，某天你会收到一条信息，说是你的车很久没去做保养了，希望你能够重视这件事，并快去店里给爱车做保养并消费；在你准备去旅行，搜索旅行资料时，一些旅行社就会给你打电话，给你推荐适合你的旅行方案。此时，你肯定会感到疑问：他们怎么知道这些事？或者，他们怎么会这么了解你的状态？其实，这都是大数据在帮他们的忙。能够合理运用大数据的商家，都是一个合格的“偷心”者，会抓住你的喜好，然后偷走你的“心”。
第三个规律，就是打破专家的信息优势，病人给医生解惑。在这个规律中，社科院世界经济与政治研究所副所长何帆说：“我们接着再讲一个案例，电视连续剧《豪斯医生》的医学顾问是纽约时报的一位专栏作家。他是倡导寻证医学的一个代表人物，寻证医学就是根据证据来治病。过去看病时，要先研究病理学，再研究治疗办法，而且有很多是一代一代口传下来的。老师告诉我们说，维生素B12口服的效果不好，必须打针。为什么？不知道，反正是当年，老师的老师就是这么告诉老师的。所以，你的老师也这么告诉你，你就这么再告诉你的学生。但是后来发现，这里头有很多问题。”
的确，这也是医患之间的纠纷如此之多的原因之一。实际上，医院的误诊比例是比较高的。在美国，有一份研究称：美国医院误诊比例是13，有20%的人由于误诊死亡。为什么医院的误诊概率会如此之高？那是因为：过去的一些医生在治疗中完全靠经验，有很多想法和判断都是主观的。确实，医学并不是一门科学，而是一个个复杂的生命体，医生没办法精确到把每一位病人治好。后来，医生也开始另辟蹊径，通过数据找出规律。很快，在19世纪，就有一位医生发现这样的一个规律：如果医生先去了停尸房，再回来给产妇接生的话，那产妇的死亡率就会增高。而医生在清洁手以后再接生的话，产妇的死亡率就会下降。在那个时代，人们还不知道细菌和病菌的危害，只知道在手术前后都要洗手。当然，也没有哪个病理学能够告诉医生“洗手跟降低死亡率有很大的关系”。慢慢地，病人的死亡率大幅度下降。而这，就是寻找依据的思路，减少医生的自主权利，让一切变得有规律起来。
由于互联网的存在，再加上大数据的帮助，有时，病人对病情的掌握程度比医生还要高。
在美国曾有这样的一个报道：有个病人被推到病房里头后，一群医生对他会诊，经过一番研究后，医生们都说不出个所以然来。最后，当主治医生问这个病人“你认为自己得的是什么病”的时候，病人立即回答：我这个病就是IPEX！对此，医生很是疑问，就问病人是怎么知道的。病人说很简单，“我只是将自己的症状在搜索引擎中一搜，就知道了”。
相信有不少人听到这个结果时，啼笑皆非。医生都不知道的病情和结果，病人竟能准确地说出来。可见，大数据有强大的传播和分析能力。在以往，医生能够治病，是因为他有着专业的知识、专业的见解以及实践性。而现在，除了实践性以外，病人也会知道很多信息。当遇到一些庸医时，你完全可以拿着自己打印出来的资料跟他说：“你的诊断错了，根据我的症状看，应该是这个病，而不是你所说的那个病。”这完全颠覆了原来信息不对称的情况。所以，大数据时代的第三个规律就是打败、打破了专家的信息优势。
最后，何帆还说：“对于大数据，很多企业都认为，拥有大量的数据才是获得价值的根本。然而，事实并非如此，拥有大数据思维，远比大量的数据更有价值，这才是大数据的王牌定律。”
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